大数据开发技术和框架外包是两个不同的概念。大数据开发技术是指通过编程、算法和数据结构等手段，对海量数据进行处理、分析和挖掘的技术和方法。而大数据框架则是一种工具或平台，用于简化大数据处理和分析的过程。
大数据开发技术主要关注数据处理和分析的方法和技术，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面。这些技术可以帮助开发者快速地处理和分析大量数据，提取有价值的信息，并生成有用的报告和图表。
大数据框架则是一种工具或平台，用于简化大数据处理和分析的过程。这些框架提供了一些预定义的函数和类，可以帮助开发者快速地构建和部署大数据应用程序。常见的大数据框架包括Hadoop、Spark、Flink等。
大数据开发技术和框架外包的主要区别在于：
1. 目标不同：大数据开发技术主要是为了解决大数据处理和分析的问题，而大数据框架则是作为一种工具或平台，帮助开发者更高效地处理和分析数据。
2. 功能不同：大数据开发技术包含了数据处理、分析和可视化等多个方面，而大数据框架则主要提供数据处理和分析的功能。
3. 使用场景不同：大数据开发技术适用于需要自己编写代码进行数据处理和分析的场景，而大数据框架则适用于需要快速构建和部署大数据应用程序的场景。
4. 成本不同：大数据开发技术需要开发者具备一定的编程能力和数据分析能力，因此成本较高；而大数据框架则提供了一些预定义的函数和类，降低了开发难度，从而降低了成本。
总之，大数据开发技术和框架外包是两个不同的概念，它们分别关注了数据处理和分析的方法和技术以及工具或平台的使用。在选择时，需要根据实际需求和预算来决定使用哪种方式。
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